制定机器学习面试准备策略

在这篇文章中，作者分享了他们在职业生涯早期面临多次面试拒绝的个人经验，以及他们最终在Meta公司担任机器学习（ML）工程师的梦想工作。他们的成功之道不是天赋或运气，而是不断学习和有针对性的准备。 作者强调了解ML角色广泛谱的重要性，这可以大大改善面试策略，增加自信心，并减少不确定性。ML角色可以根据主要技术责任和专业领域而有很大差异。作者提供了一些ML角色谱样中的工作头衔，强调每家公司都定义这些头衔不同，而查看工作描述是至关重要的。 了解工作要求非常重要，这有两个主要原因：它可以帮助消除不符合目标的角色，并为面试提供特定的领域线索。作者分享了他们如何在工作描述中标识关键词，以将角色映射到ML谱上。 接下来，文章涵盖了ML面试中最常见的面试轮次，包括ML基础/广度、ML案例研究/深度、ML系统设计和ML编码。作者提供了一种根据特定角色调整准备计划的策略，从基础开始，然后根据角色的关注点来确定策略。 对于数据/建模角色，作者强调了解公司/工作特定的基础知识和领域特定的知识的重要性。对于ML服务和基础设施角色，关注点则转移到了解公司/工作特定的技术栈和领域特定的权衡上。 作者还建议研究公司博客和论文，以了解团队或领域的挑战和潜在面试问题，这可以与面试官进行有价值的对话。 总之，作者强调了ML面试的有针对性的准备的重要性，因为这可以满足特定的角色和公司需求，了解领域特定的细节，并增加成功的可能性。作者还建议在准备过程中跟踪自己的进度和学习，因为ML研究不断发展，新的突破可以改变面试问题。